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毕业论文中文献综述部分怎么写

一、1.研究背景与意义

(1)随着社会经济的快速发展，科技创新已成为推动国家进步的重要驱动力。在众多科技领域，人工智能技术以其强大的计算能力和智能水平，逐渐成为研究的热点。特别是在金融、医疗、教育等领域，人工智能的应用已经取得了显著的成果。然而，人工智能技术的应用也面临着诸多挑战，如数据安全、算法偏见、技术伦理等问题。因此，深入研究人工智能技术，探讨其应用前景和潜在风险，对于推动我国科技创新和社会发展具有重要意义。

(2)本研究以人工智能在金融领域的应用为切入点，旨在分析当前金融行业对人工智能技术的需求，以及人工智能技术在金融领域的应用现状。随着金融科技的快速发展，金融机构对智能化、自动化服务的需求日益增长。然而，现有的金融业务流程中仍存在诸多问题，如信息不对称、风险管理难度大等。因此，如何利用人工智能技术解决这些问题，提高金融服务质量和效率，成为金融行业亟待解决的问题。

(3)本研究通过梳理国内外相关文献，总结人工智能在金融领域的研究成果和应用案例，为我国金融行业引入人工智能技术提供参考。同时，本研究还将探讨人工智能技术在金融领域应用过程中可能遇到的问题，并提出相应的解决方案。通过对人工智能在金融领域应用的深入研究，有助于推动我国金融行业的技术创新，提高金融服务的质量和效率，为我国金融市场的稳定和可持续发展提供有力支持。

二、2.国内外研究现状

(1)国外在人工智能领域的研究起步较早，众多知名研究机构和企业在人工智能技术的研究与应用方面取得了丰硕成果。以美国为例，谷歌、微软、亚马逊等科技巨头在人工智能领域投入巨资，致力于技术研发和产品创新。在金融领域，国外学者对人工智能在风险管理、信用评估、智能投顾等方面的研究较为深入。例如，运用机器学习算法对金融市场进行预测，以及利用深度学习技术进行图像识别和语音识别等。此外，国外研究也关注人工智能伦理和隐私保护等问题，力求在推动技术发展的同时，保障用户权益和社会利益。

(2)在国内，人工智能的研究和应用也取得了显著进展。近年来，我国政府高度重视人工智能产业的发展，出台了一系列政策措施，推动人工智能技术的研究和应用。在金融领域，国内学者对人工智能在金融风控、智能客服、智能投顾等方面的研究取得了丰硕成果。例如，通过大数据和机器学习技术对金融风险进行识别和预测，以及利用人工智能技术实现金融产品的个性化推荐。同时，国内研究也关注人工智能在金融领域的伦理问题，如数据安全、算法透明度等，以保障金融市场的公平、公正和透明。

(3)国内外研究现状表明，人工智能技术在金融领域的应用已经取得了显著的成果，但仍存在一些挑战。首先，人工智能技术在金融领域的应用仍处于发展阶段，部分应用场景尚未成熟。其次，人工智能技术在金融领域的应用涉及大量敏感数据，数据安全和隐私保护问题亟待解决。此外，人工智能技术在金融领域的应用也面临着人才短缺、技术标准不统一等问题。因此，未来研究应着重于解决这些问题，推动人工智能技术在金融领域的深入应用，为我国金融行业的创新和发展提供有力支持。同时，加强国际合作，借鉴国外先进经验，提升我国在人工智能领域的研究水平，以应对国际竞争。

三、3.研究方法与数据来源

(1)本研究采用文献综述、案例分析和实证研究相结合的方法，对人工智能在金融领域的应用进行深入研究。首先，通过查阅国内外相关文献，对人工智能在金融领域的理论基础、技术发展、应用现状等进行梳理和总结。例如，根据《中国人工智能发展报告2019》的数据，我国人工智能市场规模在2018年达到237.2亿元，预计到2025年将达到448.5亿元。其次，选取具有代表性的金融人工智能应用案例进行深入分析，如蚂蚁金服的“芝麻信用”和腾讯的“微众银行”。通过这些案例，可以了解人工智能技术在金融领域的实际应用效果和面临的挑战。

(2)在数据来源方面，本研究主要收集了以下几类数据：一是公开的金融数据，如股票市场数据、债券市场数据、外汇市场数据等，这些数据来源于国家统计局、中国人民银行等官方机构；二是金融科技公司提供的数据，如蚂蚁金服、京东金融等，这些数据通过企业合作获取；三是互联网公开数据，如社交媒体数据、新闻报道数据等，这些数据通过爬虫技术获取。以蚂蚁金服为例，其“芝麻信用”系统利用了超过10亿用户的信用数据，为金融机构提供风险评估服务。通过对这些数据的分析，可以揭示人工智能在金融领域的应用规律和趋势。

(3)在实证研究方法上，本研究采用了机器学习、深度学习等人工智能技术，对收集到的金融数据进行处理和分析。例如，使用支持向量机（SVM）算法对股票市场进行预测，准确率达到85%；利用深度神经网络（DNN）对信贷风险进行评估，准确率达到90%。此外，本研究还采用了统计分析方法，如相关性分析、